VidSplat: 비디오 확산 사전지식으로 희소 뷰에서 3D 장면 복원 — 단일 이미지에서도 동작

VidSplat은 비디오 확산 모델의 사전지식을 활용해 희소 뷰(단일 이미지 포함)에서도 완전한 3D 장면을 복원하는 훈련 없는 생성적 재구성 프레임워크입니다. 기존 Gaussian Splatting 기반 방법이 입력 시야를 벗어난 영역에서 열화되는 문제를 해결하기 위해, 단계별 디노이징 전략으로 3D 일관성을 유지하고, 반복적인 카메라 경로 샘플링과 신규 뷰 합성으로 미관측 영역을 보완합니다. 다양한 벤치마크에서 희소 뷰 재구성 성능이 크게 향상되었으나, 비디오 확산 모델의 추론 비용이 추가로 듭니다.

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